{"product_id":"pandas-for-everyone-python-data-analysis-9780137891153","title":"Pandas para todos: Análisis de datos con Python","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eGestione y automatice el análisis de datos con Pandas en Python\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eHoy en día, los analistas deben gestionar datos caracterizados por una variedad, velocidad y volumen extraordinarios. Utilizando la biblioteca de código abierto Pandas, puede usar Python para automatizar y realizar rápidamente prácticamente cualquier tarea de análisis de datos, sin importar cuán grande o compleja sea. Pandas puede ayudarlo a garantizar la veracidad de sus datos, visualizarlos para una toma de decisiones efectiva y reproducir análisis de manera confiable en múltiples conjuntos de datos.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cstrong\u003e\u003cem\u003ePandas para todos, 2.ª edición, \u003c\/em\u003e\u003c\/strong\u003e reúne conocimientos prácticos y perspectivas para resolver problemas reales con Pandas, incluso si es nuevo en el análisis de datos con Python. Daniel Y. Chen presenta conceptos clave a través de ejemplos simples pero prácticos, construyéndolos incrementalmente para resolver problemas de ciencia de datos del mundo real más difíciles, como el uso de la regularización para evitar el sobreajuste de datos, o cuándo usar métodos de aprendizaje automático no supervisado para encontrar la estructura subyacente en un conjunto de datos. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003eLas nuevas características de la segunda edición incluyen: \u003cul\u003e \u003cli\u003eCobertura extendida de trazado y la biblioteca de visualización de datos seaborn\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eEjemplos y recursos ampliados\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eCobertura actualizada de código y paquetes de Python 3.9, incluidas las bibliotecas statsmodels y scikit-learn\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eMaterial adicional en línea sobre geopandas, Dask y creación de gráficos interactivos con Altair\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003cp\u003e\u003cbr\u003eChen le da una ventaja inicial en el uso de Pandas con un conjunto de datos realista y cubre la combinación de conjuntos de datos, el manejo de datos faltantes y la estructuración de conjuntos de datos para un análisis y visualización más fáciles. Demuestra potentes técnicas de limpieza de datos, desde la manipulación básica de cadenas hasta la aplicación de funciones simultáneamente en marcos de datos. \u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003c\/p\u003eUna vez que sus datos estén listos, Chen lo guía a través del ajuste de modelos para predicción, agrupamiento, inferencia y exploración. Ofrece consejos sobre rendimiento y escalabilidad y le presenta el ecosistema más amplio de análisis de datos de Python. \u003cul\u003e \u003cli\u003eTrabaje con DataFrames y Series, e importe o exporte datos\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eCree gráficos con matplotlib, seaborn y pandas\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eCombine conjuntos de datos y maneje datos faltantes\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eReorganice, ordene y limpie conjuntos de datos para que sean más fáciles de trabajar\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eConvierta tipos de datos y manipule cadenas de texto\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eAplique funciones para escalar manipulaciones de datos\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eAgregue, transforme y filtre grandes conjuntos de datos con groupby\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eAproveche las capacidades avanzadas de fecha y hora de Pandas\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eAjuste modelos lineales usando las bibliotecas statsmodels y scikit-learn\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eUse modelado lineal generalizado para ajustar modelos con diferentes variables de respuesta\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eCompare múltiples modelos para seleccionar el \"mejor\"\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eRegularice para superar el sobreajuste y mejorar el rendimiento\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eUse agrupamiento en el aprendizaje automático no supervisado\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAutor:\u003c\/b\u003e \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-4599015\"\u003eDaniel Chen\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEditorial:\u003c\/b\u003e Addison-Wesley Professional\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePublicado:\u003c\/b\u003e 30\/12\/2022\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePáginas:\u003c\/b\u003e 512\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTipo de encuadernación:\u003c\/b\u003e Tapa blanda\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePeso:\u003c\/b\u003e 1.75lbs\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTamaño:\u003c\/b\u003e 8.70h x 7.10w x 1.50d\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN13:\u003c\/b\u003e 9780137891153\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN10:\u003c\/b\u003e 0137891156\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCategorías BISAC:\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM051360\"\u003eLenguajes | Python\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM021040\"\u003eCiencia de datos | Almacenamiento de datos\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eSobre el autor\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eDaniel Chen\u003c\/strong\u003e es estudiante de posgrado en el programa de doctorado interdisciplinario en Genética, Bioinformática y Biología Computacional (GBCB) en la Universidad Politécnica y Estatal de Virginia (Virginia Tech). Participa en Software Carpentry como instructor, miembro del Comité de Mentoría y actualmente se desempeña como Presidente del Comité de Evaluación. Completó su Maestría en Salud Pública en la Escuela de Salud Pública Mailman de la Universidad de Columbia en Epidemiología con un certificado en Epidemiología Avanzada y actualmente está ampliando su trabajo de tesis de maestría en el Laboratorio de Análisis Social y de Decisiones bajo el Instituto de Bioinformática de Virginia sobre la difusión de actitudes en redes sociales.\u003c\/p\u003e","brand":"Addison-Wesley Professional","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":44497726669037,"sku":"9780137891153","price":62.48,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0550\/8097\/6621\/products\/img_a0779175-e328-4d07-b51d-98dda551fe0b.jpg?v=1700953972","url":"https:\/\/sureshotbooks.com\/es\/products\/pandas-for-everyone-python-data-analysis-9780137891153","provider":"SureShot Books Publishing LLC","version":"1.0","type":"link"}